[論文レビュー] SWRL2SPIN: A tool for transforming SWRL rule bases in OWL ontologies to object-oriented SPIN rules

Nick Bassiliades|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2018

Semantic Web and Ontologies参考文献 30被引用数 8

ひとこと要約

本論文では、OWLオントロジー内のSWRLルールベースを、意味的に同等のオブジェクト指向型SPINルールに変換するPrologベースのツール、SWRL2SPINを提示する。SPINの業界標準的ステータスを活用し、クラスベースの構造化による最適化を通じて、このツールは、既存のSWRLベースのアプリケーションの長期的保守性と広範な採用を可能にする。

ABSTRACT

Semantic Web Rule Language (SWRL) combines OWL (Web Ontology Language) ontologies with Horn Logic rules of the Rule Markup Language (RuleML) family. Being supported by ontology editors, rule engines and ontology reasoners, it has become a very popular choice for developing rule-based applications on top of ontologies. However, SWRL is probably not go-ing to become a WWW Consortium standard, prohibiting industrial acceptance. On the other hand, SPIN (SPARQL Inferencing Notation) has become a de-facto industry standard to rep-resent SPARQL rules and constraints on Semantic Web models, building on the widespread acceptance of SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language). In this paper, we ar-gue that the life of existing SWRL rule-based ontology applications can be prolonged by con-verting them to SPIN. To this end, we have developed the SWRL2SPIN tool in Prolog that transforms SWRL rules into SPIN rules, considering the object-orientation of SPIN, i.e. linking rules to the appropriate ontology classes and optimizing them, as derived by analysing the rule conditions.

研究の動機と目的

• SWRLの業界標準化の欠如は、広範な使用にもかかわらず、長期的持続可能性を制限するため、これを解決する。
• W3CによるSWRLの公式承認がないリスクを克服し、企業システムにおける広範な展開を妨げる要因を解消する。
• SWRLベースのオントロジー応用の継続的利用と進化を可能にするために、SPINへの移行を実現する。
• SPINの急速な採用とSPARQLとの統合を活用し、より優れたツールチェーンと相互運用性を確保する。
• SWRLからSPINへの意味的整合性を保ちつつ、オブジェクト指向的構造化によるルール組織の向上を実現する、体系的で自動化された変換パイプラインを提供する。

提案手法

• OWLオントロジーからのSWRLルールベースを解析するPrologベースの変換エンジンを開発する。
• ルールの条件を分析し、SPINにおけるルールカプセル化に適したターゲットオントロジークラスを推論する。
• SWRLのアトムおよびルールを、SPINのオブジェクト指向型ルール構文にマッピングし、対応するクラス内にルールを埋め込む。
• ルールパターンの意味的分析に基づいて、条件や制約の再構成を通じてルール構造を最適化する。
• 形式的変換規則を用いて、元のSWRLルールと生成されたSPINルールの意味的同等性を保証する。
• 実世界のSWRLルールセットを用いて変換プロセスを検証し、正しさと実行性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SWRLルールベースを体系的かつ意味的に正確にSPINルールに変換することは可能か？
• RQ2 SPINにおけるオブジェクト指向的構造化は、ルールベースのオントロジーの保守性とモジュラリティをどのように向上させるか？
• RQ3 変換プロセスが、元のSWRLルールの論理的意味論と推論行動をどの程度正確に保持するか？
• RQ4 レガシのSWRLベースのアプリケーションをSPINに移行する際の実用的課題は何か。それらはどのように軽減できるか？
• RQ5 SPINルールとSPARQLの統合は、ルールベースのオントロジーの表現力と使いやすさをどのように向上させるか？

主な発見

• SWRL2SPINツールは、高い正確性で意味的に同等のSPINルールにSWRLルールベースを効果的に変換できた。
• 変換プロセスにより、ルールが適切なオントロジークラスにカプセル化され、モジュラリティと保守性が向上した。
• SWRL2SPINによって生成されたSPINルールは、既存のSPARQLベースのツールチェーンおよび推論エンジンと互換性がある。
• 変換手法は、元のSWRLルールの論理的意味論を保持しており、一貫した推論結果を保証した。
• このツールは、既存のSWRLアプリケーションをより標準化されたSPIN形式に移行する可能性と実用性を示した。
• パフォーマンス評価では、変換されたSPINルールがネイティブSPINルールと同等の効率的実行特性を維持していることが確認された。